本文通过提出统一的端到端神经架构，实现对发帖的语义和情感的编码，以生成智能回复和恰当表达情感，实验证明在内容连贯性和情感适当性方面优于现有方法。

Jun, 2021

提出了一种情感对话生成模型，采用情感感知对话管理，包括情感状态跟踪和移情对话策略选择两个部分，动态管理不同信息可帮助模型生成更具移情效果的回复。

May, 2022

该研究提出了一种基于情感感知的 Transformer 编码器，用于生成类人的同情回应，将语义和情感方面集成到输入话语中。在 Facebook AI 共情对话数据集的实验中，该模型相比现有方法生成的回应具有更高的 BLEU-4 得分，这表明情感智能的虚拟代理现在已成为现实，并且未来在所有人机接口中都将包括情感作为一种模态。

Apr, 2022

本研究提出了一种基于情感上下文的语言建模方法，可以更有效地考虑语言生成过程中的情感内容。使用 Empathetic-Dialogues 语料库进行实验，相较于现有方法，本方法在困惑度指标上提高了 5 个百分点，并获得了更高的 BLEU 指标分数。

Nov, 2019

本文提出了一种多任务框架，该框架联合识别对话的情感并根据所识别的情感生成响应，我们利用基于 BERT 的网络来创建一种共情系统，并使用混合目标函数来训练端到端网络，包括分类和生成损失函数，实验结果表明，我们的多任务框架优于现有的最先进模型。

May, 2022

本文提出了一种新的基于常识的共情反应生成方法，除了识别用户情感外，还考虑了对用户情况的认知理解，实验结果表明本方法在自动和人工评估中均优于基线模型，能够生成更具信息和共情性的响应。

Sep, 2021

本文介绍了一种能够控制情感内容的情感驱动对话系统的方法，通过使用连续的情感表示来模拟词和句子级别的情感，并在推理过程中使用重新排名程序来获取最具情感相关性的响应。

Apr, 2019

本研究针对对话系统在生成人类化交互时响应的语义级别和情感级别一致性不足的问题，提出了一种统一的端到端神经架构，它能够同时编码一个帖子的语义和情感信息，并利用目标信息生成更智能、情感表达适当的响应。实验表明，这种方法在内容连贯性和情感恰当性方面优于现有技术。

Nov, 2020

本文提出了一个新的共情对话生成指标和一个基于具有情感情境的 25k 个会话的新数据集 EmpatheticDialogues，实验表明使用我们的数据集的对话模型被人类评估员认为比仅在大规模互联网对话数据上训练的模型更具有移情能力，同时还通过实验比较了对情感回应进行的对话模型调整，利用现有模型或数据集而无需重新训练完整模型

Nov, 2018

本文提出了基于异构图模型的情感对话生成方法，利用对话历史记录、情感流、面部表情、音频和说话人个性等多维信息来编码对话内容并生成适当情感的响应，实验结果表明，该方法可以有效地感知多源知识并生成令人满意的响应。

Dec, 2020